KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2381-2388 DOI 10.30865/klik.v4i4.1681 https://djournals.com/klik

## Prediksi Persediaan Obat Pada Apotek Menggunakan Algoritma Decision Tree
Sinta Amanad Pratiwi, Ahmad Fauzi * , Santi Arum Puspita Lestari, Yana Cahyana
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1 if20.sintapratiwi@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 3 santi.arum@ubpkarawang.ac.id,
4 yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: afauzi@ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Apotek merupakan tempat jual beli obat dan haruslah memiliki stok persediaan obat yang memadai sehingga dapat melayani konsumen yang membutuhkan. Dalam apotek beberapa terjadi masalah terkait persediaan obat. Seringkali obat yang dibutuhkan oleh masyarakat  stoknya  kosong,  sedangkan  obat  yang  kurang  dibutuhkan  banyak  tersimpan  digudang.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan untuk melakukan model prediksi terhadap persediaan obat sehingga dapat memenuhi kebutuhan konsumen. Penelitian ini menggunakan data persediaan obat di Apotek Kaligandu, data tersebut memiliki 2745 baris dan 5 atribut yang terdiri dari “Nama Item”, “Satuan ”, “Stock Sebelumnya”, “Stock Rill”, dan “Restock”. Metode yang digunakan pada kasus ini adalah algoritma Decision Tree dengan metode evaluasi Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score untuk melihat obat mana yang tersedia dan tidak tersedia berdasarkan “Satuan”.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Decision  Tree  memperoleh  hasil  yang  bagus  dengan  menggunakan perbandingan data 80 banding 20 menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,71%. Selain itu nilai yang dihasilkan Presisi, Recall, dan F1- Score tidak jauh berbeda yaitu sebesar 0.9872, 0.9872, dan 0.9867. Pada perbandingan data 70 banding 30 menghasilkan nilai yang lebih kecil namun tidak jauh berbeda dengan hasil dari 80 banding 20, yaitu akurasi yang dimiliki sebesar 98,28%, Presisi 0.9832, Recall  0.9828,  dan  F1-Score  0.9804.  dengan  hasil  tersebut  penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  mengimplementasikan  prediksi persediaan obat menggunakan Decision Tree ke dalam sebuah aplikasi.
Kata Kunci: Prediksi; Stok Obat; Decision Tree; Akurasi; Presisi; Recall; F1-Score
Abstract− A pharmacy is a place for buying and selling drugs and must have an adequate stock of drug supplies so that it can serve consumers in need. In some pharmacies there are problems related to drug supply. Often the drugs needed by the community are empty in stock, while the drugs that are less needed are stored in the warehouse. Therefore, this study aims to conduct a prediction model of drug supply so that it can meet consumer needs. This study uses drug inventory data at Kaligandu Pharmacy, the data has 2745 rows and 5 attributes consisting of "Item Name", "Unit", "Previous Stock", "Rill Stock", and "Restock". The method used in this case is the Decision Tree algorithm with Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score evaluation methods to see which drugs are available and not available based on "Unit". The results showed that the Decision Tree algorithm obtained good results by using a data comparison of 80 to 20 resulting in an accuracy value of 98.71%. In addition, the resulting values of Precision, Recall, and F1-Score are not much different, namely 0.9872, 0.9872, and 0.9867. The 70 to 30 data comparison produces a smaller value but is not much different from the results of 80 to 20, namely the accuracy of 98.28%, Precision 0.9832, Recall 0.9828, and F1-Score 0.9804. with these results this research can be continued by implementing drug inventory prediction using Decision Tree into an application.
Keywords : Prediction; Medicine Stock; Decision Tree; Accuracy; Precision; Recall; F1-Score

## 1. PENDAHULUAN
Apotek merupakan lokasi khusus di mana operasi yang berkaitan dengan farmasi dilakukan, serta di mana masyarakat diberikan  akses  ke  sediaan  farmasi  dan  persediaan  kesehatan  lainnya.t  (Kepmenkes  107  standar  pelayanan  farmasi  di apotek)  [1].  Ketersediaan  obat  sangat  penting  bagi  apotek  untuk  disediakan  bagi  pelanggannya.  Pelanggan  yang mengunjungi apotek dengan resep dari dokter atau yang membeli obat tanpa resep [2] .. Persediaan merupakan bahan perdagangan yang dibeli dan kemudian disimpan dalam penyimpanan untuk dijual kembali selama proses perdagangan[3]. Manajemen persediaan merupakan prioritas utama bagi suatu usaha. Salah satu bidang usaha yang memerlukan persediaan adalah apotek. Dalam apotek beberapa terjadi masalah terkait persediaan obat. Seringkali  obat  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  stoknya  kosong,  sedangkan  obat  yang  kurang  dibutuhkan  banyak tersimpan digudang. Obat yang tertimbum digudang cukup lama akan mengakibatkan kadaluarsa sehingga menimbulkan kerugian dari pihak apotek[4].
Adanya informasi terkait persediaan obat sangat membantu untuk mengetahui stok obat habis atau yang masih banyak. Terkait persediaan terjadi pula masalah yang muncul, pihak Apotik merasa kewalahan dalam memprediksi obat mana  yang  banyak  dibutuhkan  dan  kurang  dibutuhkan. Menyimpan  inventaris  obat  di  apotek,  rumah  sakit,  dan  pusat perawatan komunitas adalah upaya yang mahal. Akibatnya, karena persediaan obat sering kali tidak terduga, diperlukan strategi manajemen yang baik untuk persediaan obat yang terkait dengan layanan rumah sakit atau klinik yang diberikan kepada pasien [5].
Prediksi atau peramalan penjualan merupakan proses memperkirakan (memperhitungkan) sesuatu di masa depan berdasarkan data historis yang telah dipelajari dengan baik, terutama dengan menggunakan metode statistik [6] . Prediksi dapat digunakan antara lain untuk membantu pemilik usaha perdagangan. Salah satunya prediksi pada persediaan obat di apotek,  gunanya  untuk  memutuskan  berapa  banyak  persediaan  obat  yang  perlu  disediakan  oleh  apotek.  Prediksi  juga dapat membantu penjualan dalam mempersiapkan penyediaan stok obat di apotek karena dapat memberikan hasil yang baik, serta mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan akibat persediaan yang buruk.
Estimasi prediksi dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satu model yang digunakan adalah algoritma
Decision Tree yang diterapkan pada teknik penggalian data [7]. Decision Tree telah banyak diterapkan dalam data mining dan  aplikasi  keuangan. Studi  tentang  mengumpulkan,  membersihkan,  memproses,  mengevaluasi,  dan mengekstrapolasi  wawasan  praktis  dari  data  dikenal  sebagai  data  mining  [8].  Sejumlah  kumpulan  data observasi dianalisis menggunakan data mining, yang juga mengungkap asosiasi yang tidak diantisipasi dan membuat ringkasan data baru yang ramah pengguna dan mudah dipahami [9]. Baru-baru ini, banyak algoritma yang telah dikembangkan dan pembelajarannya dinyatakan sebagai salah satu topik yang paling populer di masa depan sebagai machine learning research [10]. Decision tree merupakan sebuah struktur data yang terdiri dari simpul ( node ) dan rusuk ( edge ) simpul pada sebuah pohon dibedakan menjadi tiga, yaitu simpul akar ( root node ), simpul percabangan ( branch node ) dan simpul daun atau leaf node [11]. Algoritma yang digunakan dalam pohon keputusan, seperti ID3 , C4.5 , dan CART , banyak digunakan dalam penggalian data dan aplikasi lain yang melibatkan klasifikasi dan ekstraksi rule . Identifikasi pola dalam kumpulan data atau fungsi yang dapat membedakan satu kelas data dengan kelas data lainnya adalah proses klasifikasi [12] . Pemilihan atribut yang cocok dalam algoritma Decision Tree adalah yang memungkinkan objek  dibagi  berdasarkan  kelasnya.  Atribut  yang  dipilih  secara  heuristik,  menghasilkan  atribut  simpul  yang  paling “ purest ”.  Konsep entropy dapat  digunakan  untuk  menghitung  tingkat impurity ,  yang  menyatakan impurity suatu kumpulan objek dan berfungsi sebagai ukuran purity [13].
Penelitian mengenai prediksi telah dilakukan sebelumnya, Prediksi persediaan obat yang akan dilakukan Apotek Franch  Farma  dengan  menerapkan  Algoritma Decision  Tree ,  menghasilkan  12 rules dengan  akurasi  80,00%  [14]. Selanjutnya,  adapun  prediksi  persediaan  obat  dengan  menerapkan  algoritma Decision  Tree memperoleh  hasil  dari pengujian black-box dengan  keseluruhan  sistem  yang  dikembangkan  berjalan  dengan  baik.  Hasil pengujian  validitas membandingkan antara sistem lama dan sistem baru menggunakan metode Rapid Miner dengan 30 sampel transaksi maka akurasi 89% artinya sistem berjalan dengan baik  [4]. Sebuah model pohon keputusan dengan kedalaman pohon enam dihasilkan  dengan  menggunakan  Model  Pohon  Keputusan  untuk  Prediksi  Jadwal  Kerja  menggunakan Scikit-Learn . Temuan  evaluasi  cukup  menggembirakan;  khususnya,  nilai  presisi  dan  akurasi  masing-masing  di  atas  0,9  dan  0,7. Menggunakan  30%  data  uji  dan  70%  data  latih  menghasilkan  persentase  pemisahan  data  terbaik.  Dalam  hal  akurasi, model Decision Tree mengungguli model KNN . Pada kenyataannya, model Decision Tree dapat mencapai lebih dari 0,8 sementara KNN hanya bisa mencapai di bawah itu. [15]. Berikut kajian memprediksi persediaan obat dengan metode yang K-Nearest  Neighbor dan C4.5 sehingga  Berbeda  dengan C4.5 yang  memiliki  tingkat  akurasi  66,67%  menggunakan Confusion  Matrix dan  71,81%  menggunakan Cross  Validation,  K-Nearest  Neighbor memiliki  hasil  akurasi  88,89% menggunakan Confusion  Matrix dan  86,00%  menggunakan Cross  Validation . [3] .  Penerapan  metode Regresi  Linier untuk memprediksi persediaan obat juga telah diteliti sebelumnya, mendapatkan hasil Akurasi sebesar 98,505% diperoleh dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Regresi  Linier,  yang  mengindikasikan  bahwa  pendekatan  ini  dapat digunakan untuk mengantisipasi stok tablet (ibu profen) di Klinik Teluk. [16] .
Berdasarkan  masalah  ini,  diperlukan  prediksi  untuk  memproses  data  yang  menghasilkan  data  penjualan  yang paling  banyak  terjual,  yang  akan  menjadi  kriteria  untuk  memutuskan  apakah  akan  menambah  stok  obat  yang  paling populer dan mengurangi stok obat yang jarang dibeli pelanggan. Jika persediaan obat di apotek tidak mencukupi, apotek dapat  kehilangan  potensi  keuntungan  dan  kepercayaan  pelanggan  karena  lebih  sedikit  obat  yang  dijual  di  sana. Sebaliknya, jika apotek memiliki banyak stok, apotek juga dapat mengalami kerugian karena penyimpanan obat dalam jangka panjang dapat membuat obat menjadi rusak dan tidak dapat dijual. Algoritma pohon keputusan adalah salah satu metode pemrosesan data yang dapat diterapkan pada situasi ini.
Penelitian ini menggunakan metode Decision Tree untuk membuat model prediksi persediaan obat berdasarkan satuan  obat  pada  apotek.  Transformasi  data  menjadi  aturan  dan  pohon  keputusan  adalah  konsep  di  balik  algoritma Decision Tree . Algoritma diharapkan dapat memetakan nilai atribut dan menghasilan model prediksi persediaan obat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini terdapat tahapan yang akan dilakukan terlihat pada gambar 1, sebagai berikut:
Gambar 1 diatas merupakan Langkah-langkah serta metode yang digunakan dalam penelitian ini, sehingga dapat diuraikan sebagai berikut :

## 2.1 Pengumpulan Data
Masalah yang paling krusial dalam penelitian adalah bagaimana mengatasi masalah dengan menggunakan teknik tertentu untuk  mendapatkan  hasil  yang  dapat  dijelaskan.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  teknik pengumpulan data suatu penelitian:
a. Observasi
Kegiatan tersebut mencakup meninjau langsung ke Apotik, identifikasi persediaan obat, proses pengelolaan stok obat dan dokumentasi.
b. Wawancara
Di sini, metode wawancara digunakan untuk mengumpulkan data sekunder yang menguatkan tentang penjualan dan  persediaan  obat.  Untuk  mengetahui  lebih  lanjut  mengenai  penjualan  dan  pengelolaan  stok  obat,  wawancara  juga dilakukan dengan cara menanyai pihak apotek secara langsung.
c. Studi Pustaka
Studi literatur berupa penelusuran jurnal ilmiah, buku-buku, dokumen, dan teori  – teori yang berkaitan dengan topik penelitian.
Dapat dilihat pada tabel 1 berikut, terdapat sampel data persediaan obat dari hasil penjualan pada Apotek :
Tabel 1. Data yang digunakan No Nama Item Satuan Stok Sebelumnya Stok Riil Restock 1 Salfamen Tube 2 5 1 2 Momilen (Ruam) 30g Tube 3 6 1 3 Momilen (Ruam) 315g Tube 2 5 0 4 Momilen (Putting) 15g Tube 0 0 0 5 Momilen (Putting) 5g Tube 0 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2743 Obat meriang Ampul 0 0 0 2744 Stelan 30.000 Ampul 0 0 0 2745 Stelan 10.000 Ampul 0 0 0 2744 Stelan 30.000 Ampul 0 0 0 2745 Stelan 10.000 Ampul 0 0 0
Data diperoleh langsung dari Apotek Kaligandu dengan data sebanyak 2.745 data obat dan 5 atribut yang terdiri dari “Nama Item”, “Satuan”, “Stock Sebelumnya”,  “Stock Rill” dan “Restock”.  Atribut Restock memiliki data terdiri atas 0 (tidak tersedia) dan 1 (tersedia).

## 2.2 Data Mining
Studi  tentang  mengumpulkan,  membersihkan,  memproses,  mengevaluasi,  dan  mengekstrapolasi  wawasan  praktis  dari data dikenal sebagai data mining. [8]. Sejumlah kumpulan data observasi dianalisis menggunakan data mining, yang juga mengungkap  asosiasi  yang  tidak  diantisipasi  dan  membuat  ringkasan  data  baru  yang  ramah  pengguna  dan  mudah dipahami. [9]. Dengan menggunakan pendekatan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, data mining  adalah  tindakan  menemukan  informasi  yang  berpotensi  berharga  di  dalam  basis  data  yang  sangat  besar.  Data mining adalah aktivitas tambahan yang melibatkan pengumpulan dan analisis data yang tidak dimaksudkan untuk analisis atau  penemuan  pengetahuan  yang  dapat  membantu  penyelesaian  masalah.  [17].  Nama  lain  dari  data  mining  adalah Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Sistem  berbasis  pengetahuan,  basis  data,  kecerdasan  buatan,  statistik, matematika, dan sistem informasi manajemen adalah beberapa teknik yang terintegrasi dalam bidang KDD [18] [19] .

## 2.3 Preprocessing
Setelah data didapatkan, kemudian dataset di input kedalam Google Colab untuk dilakukan preprocessing . Pada tahap ini menangani missing value , duplikasi data, atau anomali dalam data persediaan obat.  Proses ini  menghasilan data yang siap digunakan untuk tahap pembuatan model prediksi.

## 2.4 Model Prediksi
Setelah preprocessing selanjutnya dilakukan pembuatan model prediksi untuk melihat obat mana yang tersedia dan tidak tersedia berdasarkan “Satuan” menggunakan algoritma Decision Tree . Salah satu algoritma yang paling sering digunakan untuk klasifikasi  dan  prediksi  adalah  algoritma  ini.  [20]. Decision  Tree berbentuk  seperti  pohon,  memiliki node yang merupakan data testing , kemudian memiliki cabang berupa hasil dari data testing tersebut, serta leaf node berupa kelas- kelas [21]. Node paling atas disebut juga root node. Nilai entropy untuk setiap atribut ditentukan oleh algoritma ini, yang kemudian membandingkan nilai Gain untuk setiap properti.. Decision Tree berguna dalam memutuskan dan menganalisis informasi dari atribut yang relevan dan hasil klasifikasi yang sesuai dengan dataset  [22]. Dalam model Decision Tree ,
angka Gain terbesar akan berkembang menjadi sebuah node . Node yang memiliki atribut tidak akan dihitung lagi. Proses ini terus berlanjut hingga sebuah fakta atau leaf node ditemukan. Rumus Decision Tree terbagi menjadi 2 persamaan, persamaan (1) digunakan untuk mencari nilai Entropy dan persamaan (2) mencari nilai Gain [23]
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑛 − 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 (1)
Di mana 𝑝𝑖 menunjukkan persentase sampel kelas 𝑖 dalam dataset 𝐷 . Tingkat ketidakpastian atau ketidakteraturan set  data  diukur  dengan  entropi.  Distribusi  kelas  semakin  tidak  teratur,  semakin  tinggi  entropinya.  Nilai  tertinggi  dari atribut  yang  tersedia  digunakan  untuk  memilih  atribut  sebagai  akar. .  Persamaan  berikut  ini  menggunakan  persamaan untuk menghitung Gain:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆) − ∑ 𝑛|𝑆𝑖| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (2)
Pendekatan Decision Tree menggunakan 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) untuk menghitung kemampuan fitur untuk mempartisi data pada sebuah node. Sementara ∑ 𝑛|𝑆𝑖| merujuk pada penjumlahan untuk setiap subset dari 𝑆𝑖 , di mana |𝑆𝑖| adalah jumlah sampel di setiap subset, entropi mengukur jumlah ketidakmurnian di node utama 𝑆 . Kami memperoleh nilai Gain-yang merepresentasikan  pengurangan  tingkat  ketidakmurnian  yang  disebabkan  oleh  pembagian  yang  menggunakan  fitur- dengan mengurangkan hasil penjumlahan ini dari Entropi utama. Dalam konteks klasifikasi atau regresi, semakin tinggi nilai  Gain,  semakin  efektif  fitur  tersebut  dalam  membagi  data  menjadi  subset  yang  lebih  homogen.  Langkah-langkah model prediksi persediaan obat menggunakan algoritma Decision tree adalah sebagai berikut:
1. Siapkan data pelatihan (yang telah diproses sebelumnya).
2. Menghitung data latih menggunakan algoritma Decision tree .
3. Membentuk Pohon Keputusan.
4. Menyiapkan Data uji.
5. Model Prediksi persediaan obat.

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi performa pada penelitian ini menggunakan metrik evaluasi Presisi, Recall , dan F1- Score untuk menguji seberapa akurat  model Decision  Tree .  Presisi, Recall ,  dan  F1- Score merupakan  metrik  evaluasi  yang  digunakan  pada  kasus klasifikasi. Presisi adalah hasil seberapa banyak data yang benar dari hasil klasifikasi, Recall adalah seberapa banyak instance yang sebenarnya positif dihasilkan oleh model, dan F1- Score adalah keseimbangan antara Presisi dan Recall. Terdapat empat kondisi yang dimiliki metrik evaluasi tersebut, antara lain True Positive , True Negative , False Positive , dan False  Negative dalam  mewakiliki  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  algoritma Decision  Tree [24].  Di  bawah  ini merupakan persamaan dari Presisi, Recall , dan F1- Score [25].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)
Metrik presisi, adalah hasil dari seberapa akurat hasil positif dari model klasifikasi tersebut. Metrik r ecall, adalah hasil bahwa model mampu mengidentifikasi nilai positif di antara semua nilai yang benar-benar positif. Sedangkan metrik F1- Score , adalah hasil dari kombinasi presisi dengan recall . Metrik ini digunakan ketika ingin mengetahui ukuran kinerja model apabila terdapat kelas yang tidak seimbang [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Preprocessing
Proses preprocessing dilakukan dengan memeriksa missing value dan data duplikat. Hasilnya ditemukan adanya missing value dan tidak ada duplikasi data. Penyelesaian missing value dilakukan dengan menghapus baris data tersebut.  Setelah itu  dilakukannya  visualiasasi  data  untuk  mendapatkan  informasi  sebelum  data  diolah  lebih  lanjut.  Visualisasi  atribut restock pada gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 3. Visualisasi Atribut “Restock”
Gambar 2 merupakan visualisasi atribut “Restock” yang terbagi kedalam 2 kelas yaitu 0 (tidak tersedia) dan 1 (tersedia), setelah itu memvisualisaikan atribut “Satuan” sebelum melakukan tahap prediksi, dapat dilihat pada gambar 3 berikut :
Gambar 2. Visualisasi Atribut “Satuan”
Gambar 2 menunjukkan jumlah stok obat berdasarkan satuan, pada stok obat dengan satuan botol memiliki jumlah yang paling banyak yaitu 900  botol, kemudian disusul dengan satuan lembar sebanyak 810  lembar, sedangkan satuan yang paling sedikit yaitu 1 kapsul.
Kemudian  dilakukan  proses  korelasi  data  menggunakan correlation  heatmap untuk  melihat  hubungan  antar atribut.  Pada  tahap  ini statistik  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel.  Dalam konteks  analisis  data,  matriks  korelasi  biasanya  digunakan untuk  memahami  seberapa  kuat  hubungan  antara  variabel- variabel tersebut seperti pada gambar 3 berikut :
Gambar 3. Matriks Kolerasi
Dari gambar 3 diatas menunjukan bahwa semua atribut yang ada memiliki korelasi dengan atribut lain, sehingga tidak perlu dilakukan penghapusan atribut. Selanjutnya tahap label encoding, di mana setiap nilai dalam kolom diubah menjadi bilangan bulat yang berbeda menggunakan prosedur ini. Mengikuti urutan pengurutan berdasarkan abjad atau urutan yang telah ditentukan sebelumnya, setiap nilai kategori akan diberi label sesuai dengan urutan yang dihasilkan, seperti pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Data setelah proses Label Encoding Nama Item  Satuan Terkecil  Stok Sebelumnya  Stok Riil Restock 2069 7 2 5 1 1513 7 3 6 1 1512 7 2 5 0 1515 7 0 0 0 1514 7 0 0 0 . . . . . . . . . . . . . . . 1684 0 0 0 0 2234 0 0 0 0 2232 0 0 0 0 2234 0 0 0 0 2232 0 0 0 0
Proses  selanjutnya  adalah  mengubah  atribut  yang  bukan  numerikal  menggunakan Label  Encoding .  Tabel  2 merupakan data hasil proses Label Encoding .

## 3.2 Model Prediksi
Data  yang  telah  dilakukan  proses preprocessing kemudian  dibagi  ke  dalam  data testing dan  data training .  Percobaan dilakukan  sebanyak  tiga  kali dengan  rasio pembagian data 90 banding 10,  80  banding  20,  dan 70  banding  30  dengan menggunakan kelas target atribut “Satuan”. Model  yang telah diimplementasikan kemudian dilakukan evaluasi untuk melihat  seberapa  bagus  performa  dari  algoritma Decision  Tree menggunakan  Presisi, Recall ,  dan  F1- Score .  Tabel  3 merupakan hasil perbandingan menggunakan tiga kali percobaan.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Akurasi Data Rasio Akurasi 90:10 98,53 80:20 98,71 70:30 98,28
Tabel 3 menunjukkan bahwa pada percobaan dengan perbandingan data 90 banding 10, akurasi yang diperoleh sebesar 98,53%. Pada percobaan dengan perbandingan data 80 banding 20  akurasi yang dihasilkan tidak jauh berbeda dengan perbandingan  data  90  banding 10,  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  sebesar  98,71%.  Sedangkan percobaan  ketiga dengan perbadingan data 70 banding 30, akurasi yang dihasilkan juga tidak jauh hasilnya dengan perbandingan data 90 banding 10 dan 80 banding 20, akurasi yang diperoleh sebesar 98,28%.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Presisi, Recall , dan F1- Score Data Rasio Presisi Recall F1- Score 90:10 0.9855 0.9853 0.9845 80:20 0.9872 0.9871 0.9867 70:30 0.9832 0.9828 0.9804
Tabel  4  merupakan  hasil  evaluasi  penerapan    algoritma Decisison  Tree menggunakan  Presisi, Recall ,  dan  F1- Score. Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  percobaan  dengan  perbandingan  data  90  banding  10  Presisi  yang dihasilkan sebesar 0.9855, Recall yang dihasilkan sebesar 0.9853, dan F1- Score yang dihasilkan sebesar 0.9845. Pada percobaan dengan perbandingan data 80 banding 20 Presisi, Recall, dan F1- Score yang dihasilkan tidak jauh berbeda dengan perbandingan data 90 banding 10, Presisi yang dihasilkan sebesar 0.9872, Recall yang dihasilkan sebesar 0.9871, dan  F1- Score yang  dihasilkan sebesar  0.9867.  Sedangkan  percobaan  ketiga  dengan  perbadingan  data  70  banding  30, Presisi, Recall , dan F1- Score yang dihasilkan juga tidak jauh hasilnya dengan perbandingan data 90 banding 10 dan 80 banding 20. Presisi yang dihasilkan sebesar 0.9832, Recall yang dihasilkan sebesar 0.9828, dan F1- Score yang dihasilkan sebesar 0.9804.
Pada ketiga percobaan tersebut diperoleh hasil akurasi yang tinggi, hasil tersebut sejalan dengan hasil dari presisi, recall , dan f1- score . Percobaan kedua merupakan percobaan dengan hasil yang paling tinggi, namun hasil dari percobaan pertama dan ketiga tidak jauh berbeda dari hasil percobaan kedua. Dengan hasil-hasil yang diperoleh pada penelitian ini dapat  diartikan  bahwa  model Decision  Tree dapat  bekerja  secara  optimal  dalam  memprediksi  data  persediaan  obat  di Apotek Kaligandu.

## 3.3 Pembahasan
Performa algoritma Decision Tree cocok untuk menangani kasus prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 98,71%, presisi sebesar 0.9872512062899784, recall sebesar 0.9828641370869033, dan  f1-s score sebesar  0.9867541410191308  dengan  menggunakan  rasio  pembagian  data  80  banding  20,  pada  rasio pembagian data 90 banding 10 dan 70 banding 30 hasil yang diperoleh cukup baik dan tidak jauh dengan rasio pembagian data  80  banding  20,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  algoritma Decision  Tree dapat  diimplementasikan  untuk memprediksi data persediaan obat. Penelitian ini dapat memperbaiki hasil dari penelitian sebelumnya, karena penelitian ini  meningkatkan  akurasi  dari  algoritma Decision  tree, serta  penelitian  ini  menggunakan  tiga  evaluasi  secara  terpisah yaitu Presisi, Recall , dan F1- Score . Selain itu, penulis juga belum menemukan penelitian menggunakan data yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  prediksi  stok  persediaan  obat  yang dilakukan oleh penulis memperoleh hasil yang baik, dapat meningkatkan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya serta dapat menambahkan model evaluasi lain yang berbeda. Hasil akurasi Decision Tree serta nilai presisi, recall , dan f1- score pada pembagian data 80 banding 20 tidak jauh berbeda dengan perbandingan data 90 banding 10 dan 70 banding 30, namun  hasil  yang  paling  tinggi  diperoleh  80  banding  20  di  mana  akurasi  sebesar  98,71%,  presisi  sebesar 0.9872512062899784, recall sebesar  0.9871559633027523,  dan  f1- score sebesar  0.9867541410191308.  Untuk  hasil yang terkecil yaitu pada pembagian data 70 banding 30 akurasinya sebesar 98,28, presisi sebesar 0.9831886943788861, recall sebesar  0.9828641370869033,  dan  f1- score sebesar  0.9803767327140113.  dengan  hasil  tersebut  diharapkan kedepannya  penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  mengimplementasikan  algoritma Decision  Tree ke  dalam  sebuah aplikasi yang dapat memprediksi persediaan obat. Pada penelitian selanjutnya juga disarankan untuk lebih mengeksplorasi metode evaluasi lain untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan pengolahan data yang lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1] Aida Fitriyani, “Sistem Prediksi Aturan Stock Obat Dengan Metode Iterative Dichotomiser (ID3),” Journal of Information and Information Security (JIFORTY), vol. 4, no. 1, p. 12, Jun. 2021, doi: 10.29100/jipi.v4i1.781.
[2] Winanda Delrinata, “Implementasi Algoritma ApriorinUntuk Menentukan Stok Obat,” Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 2020, doi: 10.32736/sisfokom.xx.xx.
[3] N. Dwi Anggraeni and A. Octaviano, “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor  C4.5 Dan Prediksi Persediaan Barang Menggunakan Metode Safety Stock  ROP (Studi Kasus : PT. Macro Jaya  Agung),”  OKTAL :  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Science  ,  vol.  2,  no.  7,  2023,  [Online].  Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal
[4] F. P. Dewanti, S. Setiyowati, and S. Harjanto, “Prediksi Persediaan Obat Untuk Proses Penjualan Menggunakan Metode Decision Tree  Pada  Apotek,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN),  vol.  10,  no.  1,  May  2022,  doi: 10.30646/tikomsin.v10i1.604.
[5] Henky Saputra, Pengelolaan Persediaan Obat . 2020.
[6] K. Rosita Dewi and K. Farouq Mauladi, “Analisa Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penjualan Obat Pertanian di Toko Dewi Sri,” 2020.
[7] N. Setyadi Putri, “Penerapan Data MiningUntuk Prediksi Hasil Produksi Karet Menggunakan Algoritma Decision TreeC4.5,”
Teknologipintar.org, vol. 2, 2022.
[8] N. Wardani, Penerapan Data Mining Dalam Analytic CRM. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[10]  S. Ben Jabeur, A. Sadaaoui, A. Sghaier, and R. Aloui, “Machine learning models and cost-sensitive decision trees for bond rating prediction,”  Journal  of  the  Operational  Research  Society,  vol.  71,  no.  8,  pp.  1161–1179,  Aug.  2020,  doi: 10.1080/01605682.2019.1581405.
[11]  R.  Ridho,  “Klasifikasi  Diagnosis  Penyakit  Covid-19  Menggunakan  Metode  Decision  Tree,”  2021.  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
[12]  A. M. Siregar and A. Fauzi, “Klasifikasi Kab Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Pendapatan Dari Sektor Pertanian Dengan Algoritma Decision Tree,” Faktor Exacta, vol. 13, no. 1, p. 1, Jun. 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5542.
[13]  S. Suwartini, T. Hartati, Martanto, N. Rahaningsih, and G. Dwilestari, “Prediksi Perbaikan Jalan Nasional Dengan Menggunakan Algoritma  Decision Tree,” KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 2022.
[14]  D. Elisa Sinaga et al., “Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Data Mining Algoritma Decision Tree Pada Prediksi Persediaan  Obat  (Studi  Kasus :  Apotek  Franch  Farma),”  vol.  2,  no.  4,  pp.  123–131,  2022,  [Online].  Available: https://djournals.com/klik
[15]  R. Latifah, E. Setia Wulandari, and dan Priadhana Edi Kreshna, “Model Decision Tree untuk Prediksi Jadwal Kerja menggunakan Scikit-Learn,” 2019.
[16]  Z.  Muttaqin  and  E.  Srihartini,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana  Untuk  Prediksi  Persediaan  Obat  Jenis  Tablet,” Sistem Informasi |, vol. 9, no. 1, pp. 12–16, 2022.
[17]  A.  Fikri  and  W.  Verina,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN  ALAT  MEDIS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PT. MURNI INDAH SENTOSA Implementation Of Mining Data For Sales Prediction Of Medical Tools Using C4.5 Algorithm PT. Murni Indah Sentosa,” 70. InfoSys Journal, vol. 5, pp. 70–82, 2020.
[18]  T. Septiani, N. Koeswara, ) M Sukrisno Mardiyanto, ) Muhamad, and A. Ghani, “Penerapan Particle Swarm Optimization(PSO) Dalam Pemilihan Atribut Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Hepatitis Dengan Metode Naive Bayes,” Journal Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, vol. 12, 2020.
[19]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, “Algoritma Data Mining Dan Pengujian,” 2019.
[20]  E. P. Orpa Krisda, E. Ripanti Faja, and Tursina, “Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision tree c4.5,” Jurnal Sistem dan Teknologi  Informasi, vol. 7, 2019.
[21]  L. Qadrini, A. Seppewali, and A. Aina, “DECISION TREE DAN ADABOOST PADA KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM BANTUAN SOSIAL,” Jurnal Inovasi Penelitian, vol. 2, no. 7, 2021.
[22]  Q. Ren, H. zhang, D. Zhang, X. Zhao, L. Yan, and J. Rui, “A novel hybrid method of lithology identification based on k-means++ algorithm and fuzzy decision tree,” J Pet Sci Eng, vol. 208, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.petrol.2021.109681.
[23]  D. Nike Aria Kurniawan, “Implementasi Metode Decision Tree pada Sistem Prediksi Status Gizi Balita,” 2023.
[24]  S. Sudianto, “Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning Untuk Klasifikasi Emosi,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2261.
[25]  N. Basuni and Amril Mutoi Siregar, “Comparison of the Accuracy of Drug User Classification Models Using Machine Learning Methods,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  7,  no.  6,  pp.  1348–1353,  Dec.  2023,  doi: 10.29207/resti.v7i6.5401.
[26]  B. P. Pratiwi, A. S. Handayani, and Sarjana, “Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara  Dengan Teknologi WSN Menggunakan Confusion Matrix,” JURNAL INFORMATIKA UPGRIS, vol. 6, no. 2, 2020.